换一批基于时频及洛伦兹散点图的癫痫脑电特征分析
Feature Analysis of EEG in Epileptic Patients Based on the Time-frequency and Lorentz Scatter Plot
摘要通过分析癫痫患者脑电信号的时频和洛伦兹散点图特征,探究癫痫不同状态时期的差异性,为开展临床癫痫的诊断提供准确的辅助方法.基于功率谱、洛伦兹散点图以及误差逆向传播(back propagation,BP)神经网络算法,对癫痫患者脑电数据的特征进行数值分析,并结合BP神经网络对癫痫病症进行分类预测.结果表明:癫痫患者在发作间期、发作前期以及发作期的时间序列和对应的功率谱均表现出明显差异性强度分布,且发作期在整个可检测的频率范围内,频率成分要远多于发作间期和发作前期.研究还发现,癫痫病患脑电信号在不同状态时期的洛伦兹散点图呈现出显著的分布差异性.同时,洛伦兹散点图在2个正交方向上的特征值及其比值能够较好地量化癫痫患者不同的脑电状态,将散点图特征值应用于BP神经网络分类预测,可以实现较为理想的癫痫发病分类结果.因此,采用基于时频和洛伦兹散点图结合的分析方法可以达到较高的癫痫脑电不同状态的识别精度.
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关键词
癫痫脑电信号时频洛伦兹散点图BP神经网络epilepsyelectroencephalogram(EEG)time and frequencyLorentz scatter plotBP neural network
分类号
R318.04（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.13774/j.cnki.kjtb.2024.12.005
发布时间
2025-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（31760269）
新疆维吾尔自治区天山青年优秀人才基金资助项目（2018Q021）
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